python数据处理与分析要学什么？学习内容及步骤分享

python数据处理与分析需要学习Python编程、数据分析基础知识、Python数据库处理、数据可视化、数据分析工具、SQL语言等。下面是Python数据处理与分析学习路径。

python数据处理与分析学习内容及步骤：

一、编程基础

如果你是一个编程初学者，首先应该掌握一定的编程基础，特别是对于从其他行业转行到IT行业的朋友们。对于新手来说，Python语言是最为适合的选择。Python是一门解释型的动态高级语言，易于理解，上手简单，非常适合初学者。推荐一本快速入门Python语言的书籍：《简明Python》。这本书原为英文版《A Byte of Python》，经翻译成为《简明Python》。这是一本入门Python最快、效果最好的书籍。

学完Python的基础知识后，务必进行实战。之前分享过一篇适合Python初学者的实战项目文章，非常有趣且易于实现。

二、数据分析基础

除了对业务的基本理解，学好数据分析需要先了解统计学，统计分析是数据分析的基础，也是灵魂。以下是统计分析的核心内容：

1、描述统计，统计推断，概率论；

2、抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；

3、线性回归，时间序列。

三、Python数据处理库

学习使用Python中常用的数据处理库，其中最重要的是：

1、NumPy： 用于进行高性能科学计算的库，提供多维数组对象。

2、Pandas： 提供数据结构和数据分析工具的库，适用于大部分的数据处理任务。

四、 数据可视化

学习如何通过图表和图形化工具更好地理解和呈现数据：

1、Matplotlib： 用于创建静态、交互式图表的库。

2、Seaborn： 基于Matplotlib，提供更高层次的接口，用于绘制各种统计图表。

五、数据分析工具

了解和使用一些流行的数据分析工具：

1、Jupyter Notebooks： 用于创建和共享文档，支持实时代码、方程、可视化等。

2、Spyder： 一个强大的Python集成开发环境，专注于科学计算。

六、 数据库和SQL

学习如何与数据库交互，进行数据的存储和提取：

1、SQL： 学习结构化查询语言，用于数据库管理和查询。

2、SQLite： 轻量级数据库引擎，适用于小型项目。

3、MySQL或PostgreSQL： 学习更大型数据库系统的基本使用。

4、学习SQL的资源推荐：PHP中文网、W3School、《SQL必知必会》。

七、Excel基本操作

作为微软的表格处理工具，Excel也是数据分析师必备的技能之一。公司的非技术人员通常使用Excel来处理报表，因此你需要掌握一些基本的Excel操作，包括：

1、增删改查

2、常用函数的使用

3、基础图表的制作

4、数据透视表等

通过掌握以上知识，你将建立起扎实的数据处理与分析基础，为未来的职业发展奠定坚实的基础。